PROCESSAMENTO DE IMAGENS

5.1.1 – Imagem digital

A imagem digital vem se tornando uma solução para as fotografias médicas em relação aos modelos tradicionais. A grande vantagem é a facilidade de operação dos equipamentos, o baixo preço e a pouca necessidade de luz artificial e além de tudo a facilidade de processamento das imagens e sua transmissão (TECHY, 2006). O uso atual de telefones celulares, câmeras digitais acopladas de alta definição são suficientes para o desenvolvimento de consultas e diagnósticos médicos a longa distância, remodelando a forma de atuação dos profissionais na área de saúde

Devido ao grande avanço tecnológico dos últimos tempos, verifica-se a extração de in- formações de imagens digitais como um auxiliar na solução de diversos problemas práticos, tais como contagem de glóbulos brancos em amostras de sangue, sensoriamento remoto via satélite, e outras. Para que seja possível a utilização de imagens digitais na solução desses problemas, elas devem ser adquiridas e digitalizadas (amostradas e quantizadas). Após a digitalização, podem ser feitas diversas transformações na imagem até conseguir o resultado desejado para solução do pro- blema. Essas transformações podem ser agrupadas nos seguintes conjuntos: filtragem, analise, compressão e síntese de imagens.

5.1.1.1 – Representação da imagem

Uma imagem monocromática é uma função de intensidade de luz bidimensional f (x, y), onde x e y denotam coordenadas espaciais e o valor de f no ponto (x, y) é proporcional ao

brilho (ou nível de cinza) da imagem neste ponto (Figura 18). Esta função também pode ser vista como uma superfície no espaço (x, y, z), onde para cada ponto (x, y) plota-se na coordenada z o valor de f (x, y).

Figura 18 - Ilustração de uma representação de uma imagem de uma mulher Fonte: Adaptação de Gonzalez, 2002.

5.1.1.2 – Amostragem e Quantização

Para gerar uma imagem digital f (x, y), ela deve ser digitalizada ao longo de x e y, e na amplitude z = f (x, y). Para tanto é feita uma amostragem de f (x, y) nas direções x e y, gerando uma matriz de N × M amostradas, seguida de uma quantização do valor de f (x, y) em L níveis inteiros de cinza, que vão de 0 à 255. Nesta matriz, cada elemento p(x,y), x = 0,1,...,M – 1 e y = 0,1,...,N – 1, é chamado pixel (59Picture elements). Dizemos então que a imagem tem dimensão M pixels na horizontal (eixo x) e N pixels na vertical (eixo y). O conceito de dimensão de um pixel ao longo do eixo x, ou do eixo y, está relacionado com o espaçamento físico entre as amostras. Cada pixel tem associado um valor Lmin ≤ p (x, y) ≤ Lmáx., onde L = Lmax – Lmin + 1, com isso podemos assumir que

O uso das imagens digitais no processamento de imagens envolve uma série de conceitos que incluem o estudo da estrutura do olho humano; o estudo de transformadas de imagens; técnicas de realce, como filtragem e utilização de mascaras, cujo propósito é processar a imagem de modo que o resultado seja mais apropriado para uma aplicação do que a imagem original.

5.2.1 – Processamento de imagens

Os elementos que compõem um sistema de processamento de imagem digital são: aquisi- ção, armazenamento, processamento, exibição e comunicação.

As imagens podem ser adquiridas através de câmeras de vídeo, scanners de mesa, tomó- grafos, satélites, etc. Estas imagens podem ser armazenadas em disco rígido ou em outros dispo- sitivos de armazenamento, tais como, fitas magnéticas e discos óticos. A imagem armazenada pode ser processada para cumprir os mais variados objetivos: compressão, melhoramento, reconheci- mento de padrões, etc. A imagem adquirida ou processada pode ser visualizada em diversos dis- positivos de exibição: filmes fotográficos, impressora, tela de computador, etc. Estas imagens tam- bém podem ser transmitidas para outras localidades através de sistemas de comunicação.

Podemos entender uma imagem como uma forma compacta de representar muitas in- for- mações. Em um sistema de processamento de imagens estas informações podem passar por diver- sas formas de representação. Portanto, as etapas do processamento de imagens descrevem o fluxo destas informações como um dado objetivo definido pela aplicação (CASTLEMAN, 1996).

A Figura 19 ilustra este fluxo formal geral. Após a aquisição da imagem, a etapa a ser feita é o pré-processamento que consiste na maior parte de transformações lineares e não lineares apli- cadas à imagem visando várias metas: melhoramento de contraste, remoção de ruído, regiões de interesse, e codificação das informações para transmissão da imagem, amostragem dos pixels em uma nova escala, treinamento e extração de características de imagem para segmentação, etc.

Figura 19 - Etapas do Processamento de Imagens Fonte: Adaptado de CASTLEMAN, 1996.

As informações de interesse podem também ser extraídas das imagens e representadas de uma outra forma. Para tanto, a segmentação de imagens particiona a imagem em regiões dis- juntas com algum significado para a aplicação. Por exemplo, podemos querer separar um objeto de interesse do resto dos pixels da imagem particionando a em duas regiões. A segmentação será́ a etapa que iremos abordar. Em geral a segmentação é uma das mais difíceis tarefas em processa- mento de imagem. Esse passo no processamento determina o eventual sucesso ou falha de toda a analise (GONZALEZ, 2002).

5.2.1.1 – Segmentação da imagem

A segmentação consiste da subdivisão de uma imagem em suas partes constituintes ou objetos, onde um objeto neste contexto refere-se a uma componente convexa. Após a segmentação, cada objeto é descrito com relação a suas propriedades geométricas e topológicas. Baseando-se

nesta descrição, o reconhecimento de cada objeto resulta em uma imagem rotulada, onde pixels que pertencem a objetos diferentes têm associados rótulos distintos. A interpretação semântica de um conjunto de objetos rotulados no domínio de uma aplicação finaliza o processo de análise dando lugar a uma ação. Por exemplo, um sistema pode reconhecer dígitos em uma imagem de código de barras e interpretá-los como o número de acesso a um dado produto em um supermer- cado. A ação neste caso pode ser a contabilização do valor do produto na compra. A segmentação é uma das principais e mais estudadas operações em processamento de imagens. Assim, a segmen- tação também pode ser modelada como um problema de otimização combinatória, no qual pro- cura-se uma região ótima de acordo com algum critério de similaridade entre os elementos de uma mesma região.

Nesta tese é estudado a segmentação de imagens que desempenha um papel crucial nos sistemas automáticos visuais, isto porque a percepção das partes interessantes de uma cena é uma etapa preliminar para o reconhecimento e a interpretação da imagem.

5.2 MATERIAIS

A seguir são listados os materiais utilizados no desenvolvimento das atividades experi- mentais buscando atingir os objetivos propostos.

• Nebulizadores: Foram adquiridos 6 (seis) nebulizadores de uso doméstico comercializados no mercado brasileiro de forma aleatória, 4 (quatro) pneumáticos e 2 (dois) ultrassônicos, de diferen- tes marcas, para se estudar o comportamento de cada um, relacionado à entrega de gotículas em suspensão aerodinâmica no processo de nebulização. O caráter aleatório da escolha dos nebuliza- dores aconteceu para tornar o processo o mais isento possível, procurando evitar um viés ou qual- quer forma de benefício direcionado a uma determinada marca. O maior número de nebulizadores pneumáticos (04) se deu a partir do custo de aquisição dos mesmos em relação aos nebulizadores ultrassônicos (02).

• Lâminas de vidro STARFROST: Estas lâminas, são confeccionadas com vidro de alta qualidade, sendo preparadas para atender a diferentes segmentos, como, por exemplo, hospitais de ponta es- pecializados em tratamento de câncer e para a imuno-histoquímica 5_{(IHQ). Cada uma destas lâmi-} nas possui uma superfície hidrofóbica, e é dotada de uma área de 20 mm. Outros pontos positivos das lâminas são a sua leveza e robustez, sendo um produto capaz de alinhar segurança com simples manuseio, tornando os processos de corte mais dinâmicos e eficazes.

• Esferas de poliamida 20 µm de diâmetro: Estas esferas, bem como os plásticos em geral, são in- solúveis nos ácidos minerais diluídos e na maioria dos ácidos orgânicos e bases fortes. As esferas de nylon mostram-se resistentes aos alcalinos, a gasolina e gorduras, as soluções salinas inorgâni- cas, aos fluídos de transmissão, ao metanol e alguns outros com resistência de até temperaturas de 150ºC.

• Soro fisiológico: Constitui uma solução isotônica em relação aos líquidos corporais contendo 0,9%, em massa de NaCl em água destilada constitui uma solução isotônica em relação aos líqui- dos corporais contendo 0,9%, em massa de NaCl em água destilada, com pH em torno de 6,0. Esta solução estéril é normalmente usada para infusão intravenosa (devido sua isotonicidade6 _{em rela-} ção ao sangue humano), lavagem de lentes de contato e irrigação nasal.

• Stage Micrometer Edmund Optics 30-101. A medição precisa de objetos microscópicos requer o uso de um retículo ocular. Ele é constituído de um disco de vidro circular com uma escala de precisão na sua superfície. O retículo da ocular é inserido na ocular do microscópio e deve estar em foco. O retículo da ocular pode ser girado 360 graus no tubo ocular para que a escala de medi- ção possa ser alinhada ou sobreposta à imagem da amostra. O retículo utilizado possui 0,1 mm de menor divisão de escala.

5_{Imuno-histoquímica ou IHQ é o processo de detecção da expressão de proteínas localizadas nas células dos tecidos utilizando o princípio antí-}

geno/anticorpo. A Imuno-histoquímica é largamente utilizada no diagnóstico e prognóstico do câncer.